2024年1月1日发(作者：)

crossentropy pytorch计算不正确

在使用PyTorch进行crossentropy损失函数计算时，如果出现了不正确的结果，可能的原因和解决方法如下：

一、检查输入张量是否正确

在计算crossentropy损失之前，需要确保输入的张量具有正确的形状和数据类型。特别是当使用批量数据时，需要确保每个样本的输出和目标张量具有相同的形状。可以使用PyTorch的`.shape`和`.dtype`属性来检查张量的属性。

二、选择合适的优化器

在计算crossentropy损失时，需要选择合适的优化器来更新模型的参数。如果使用了不合适的优化器，可能会导致计算结果不正确。建议使用PyTorch自带的优化器，如SGD或Adam。

三、检查是否正确应用损失函数

在将模型预测与目标进行比较时，需要正确应用crossentropy损失函数。确保将输出张量与目标张量作为参数传递给损失函数，并使用PyTorch的`.log_softmax`和`.cross_entropy`方法来计算损失。

四、检查是否有数值问题

在某些情况下，模型的输出可能会出现数值问题，导致crossentropy损失计算不正确。可以尝试使用PyTorch的`.view`方法来重新塑造输出张量，以确保其具有正确的形状和数值稳定性。

五、尝试使用其他实现方式

如果上述方法都无法解决问题，可以尝试使用其他实现方式来计算crossentropy损失。例如，可以使用NumPy库来手动计算损失，并与PyTorch的计算结果进行比较，以确定问题所在。

第 1 页 共 2 页

综上所述，要正确计算crossentropy损失函数，需要仔细检查输入张量、优化器、损失函数的正确应用以及数值问题。同时，还可以尝试使用其他实现方式来进行故障排除。

第 2 页 共 2 页